Position Embedding:Position Embedding是将位置信息嵌入到词嵌入向量中。它通过在词嵌入向量中增加位置信息,使得同样的词在不同位置拥有不同的表示。例如,在Transformer模型中,Position Embedding采用正弦函数或余弦函数来表示位置信息。 Position Encoding:Position Encoding是在Transformer等模型中用于编码序列中每个位置的信息。
Position embedding是一种方法，通过将位置信息编码为向量，将这种编码加入到模型的输入中。这些向量是通过学习得到的，即模型在训练过程中调整这些向量，以适应输入序列的位置信息。BERT是一个典型的例子，其中使用了位置嵌入来捕捉词语在句子中的位置关系，从而提高模型的性能。相比之下，position encoding是另...
position embedding：随网络一起训练出来的位置向量，与前面说的一致，可以理解成动态的，即每次训练结果可...
理论描述的差不多了,开始代码部分: 先编写Position_Embedding层,代码如下: from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer from keras.models import Model from keras.layers import * class Position_Embedding(Layer): def __init__(self, size=None, mode='sum', **kwargs): se...
一、什么是位置编码,为什么transformer架构要引入位置编码。 二、位置编码大分类 1、按照抽取的位置关系分类--绝对位置编码、相对位置编码 2、按照抽取的方式分类-函数映射、增加embedding、引入新结构(rnn、vgg) 3、与其它输入结合的方式--相加、相乘、拼接、逐层重复或者仅在输入处 三、什么是旋转位置编码,为什么大...
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失...
position encoding在推理时能解决训练时未出现的position如何编码的问题，position embeding只能处理训练时...
通常，embedding是指学习出来的encoding，是将位置信息“嵌入”到某个空间的意思。例如，bert的位置编码是...
不同位置的position encoding/emebedding的余弦相似度的可视化,gpt2有明显的周期性模式,而bert和roberta没什么明显的规律. 第四个实验: 对position encoding/embedding矩阵进行svd矩阵分解,并分析其特征向量。 在数学上,top n个特征值的求和如果需要很大的n才能接近所有特征值的和,说明原始矩阵的每一个维度都包含了相对...